論文の概要: Manifestations of Xenophobia in AI Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07877v2
- Date: Fri, 6 Oct 2023 16:59:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-13 15:27:14.556542
- Title: Manifestations of Xenophobia in AI Systems
- Title（参考訳）: AIシステムにおけるXenophobiaの検討
- Authors: Nenad Tomasev, Jonathan Leader Maynard, Iason Gabriel
- Abstract要約: 我々は、AIソリューションの安全で倫理的な設計を促進することを目指している。
異種キセノフォビック・ハザードを最初に同定し,キセノフォビック・ハザードの影響を解析した。
我々は、ソーシャルメディアやレコメンデーションシステム、医療、移民、雇用、および大規模な事前訓練モデルにおけるバイアスに関する、AIとキセノフォビアの潜在的な相互作用についてレビューする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4286054614285084
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Xenophobia is one of the key drivers of marginalisation, discrimination, and
conflict, yet many prominent machine learning (ML) fairness frameworks fail to
comprehensively measure or mitigate the resulting xenophobic harms. Here we aim
to bridge this conceptual gap and help facilitate safe and ethical design of
artificial intelligence (AI) solutions. We ground our analysis of the impact of
xenophobia by first identifying distinct types of xenophobic harms, and then
applying this framework across a number of prominent AI application domains,
reviewing the potential interplay between AI and xenophobia on social media and
recommendation systems, healthcare, immigration, employment, as well as biases
in large pre-trained models. These help inform our recommendations towards an
inclusive, xenophilic design of future AI systems.
- Abstract（参考訳）: Xenophobiaは辺境化、差別、紛争の主要な要因の1つだが、多くの著名な機械学習(ML)フェアネスフレームワークは、結果として生じるキセノピーの害を包括的に測定または緩和することができない。
ここでは、この概念的ギャップを埋め、人工知能(AI)ソリューションの安全で倫理的な設計を促進することを目的とする。
キセノフォビアの影響について、まず異なる種類のキセノフォビア害を識別し、次にこのフレームワークをいくつかの著名なAIアプリケーションドメインに適用し、ソーシャルメディアやレコメンデーションシステム、医療、移民、雇用、そして大規模な事前訓練モデルにおけるバイアスに対するAIとキセノフォビアの潜在的な相互作用をレビューする。
これらは、将来のaiシステムの包括的でxen 親和的な設計に向けての推奨に役立ちます。
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